🧠 嵌入式深度学习 · 内存优化实战
📚 30章 从理论到部署 · 友好色系
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01
模型参数量与中间特征图内存占用 · Flash与DRAM层级差异
02
结构化与非结构化剪枝 · L1/L2范数策略
03
FP32→INT8映射 · 对称/非对称量化选择
04
校准数据集 · KL散度与MSE校准
05
伪量化节点 · 直通估计器(STE)反向传播
06
教师-学生网络 · 软标签与温度系数调参
07
In-Place操作 · 内存池设计 · 避免显存碎片
08
Conv+BN+ReLU融合 · 减少中间张量存储
09
常量折叠 · 死代码消除 · 公共子表达式消除
10
深度可分离卷积 · 分组卷积 · ShuffleNet通道混洗
11
ONNX导出优化 · TensorRT层融合与动态张量
12
TFLM运行时内存分配 · arena大小估算
13
DMA与双缓冲 · 数据预取与乒乓操作
14
CSR/CSC存储格式 · 硬件稀疏支持
15
3x3卷积加速 · 减少乘法次数
16
频域卷积适用场景 · 大卷积核内存优势
17
不同层不同位宽 · 敏感度分析
18
FP16+FP32混合 · Loss Scaling技术
19
以计算换内存 · 选择性保存中间激活
20
拆分到多设备 · 减少单设备内存压力
21
激活值/梯度压缩 · 1-bit SGD通信压缩
22
TVM自动调度 · XLA HLO优化
23
NPU/DSP本地内存 · 紧耦合内存(TCM)
24
静态/动态分配 · 内存保护单元(MPU)
25
权重放外部Flash · 运行时加载到RAM
26
权重加密存储 · 解密后直接推理
27
多模型同时运行 · 共享中间特征缓冲区
28
Valgrind · AddressSanitizer嵌入式使用
29
ARM MAP · DLProf · Nsight Systems内存分析
30
STM32部署MobileNetV2 · 剪枝到量化完整流程